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      저자 : Amir Saeedian (검색결과 1 건)
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        Prediction of Water Quality Parameters Using ANFIS Optimized by Intelligence Algorithms (Case Study: Gorganrud River)

        Armin Azad,Hojat Karami,Saeed Farzin,Amir Saeedian,Hamed Kashi,Fatemeh Sayyahi 대한토목학회 2018 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.22 No.7

        Water quality management and control has high importance in planning and developing of water resources. This study investigatedapplication of Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimization for Continuous Domains (ACOR) and Differential Evolution (DE)in improving the performance of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), for evaluating the quality parameters ofGorganroud River water, such as Electrical Conductivity (EC), Sodium Absorption Ratio (SAR) and Total Hardness (TH). Accordingly, initially most suitable inputs were estimated for every model using sensitivity analysis and then all of the qualityparameters were predicted using mentioned models. Investigations showed that for predicting EC and TH in test stage, ANFIS-DEwith R2 values of 0.98 and 0.97, respectively and RMSE values of 73.03 and 49.55 and also MAPE values of 5.16 and 9.55,respectively were the most appropriate models. Also, ANFIS-DE and ANFIS-GA models had the best performance in prediction ofSAR (R2 = 0.95, 0.91; RMSE = 0.43, 0.37 and MAPE = 13.43, 13.72) in test stage. It is noteworthy that ANFIS showed the bestperformance in prediction of all mentioned water quality parameters in training stage. The results indicated the ability of mentionedalgorithms in improving the accuracy of ANFIS for predicting the quality parameters of river water.

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